Estadística básica

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Estadística básica. www.bradfordvts.co.uk. Herramientas EBM - Estadísticas. Azar - p = 1 en 20 (0.05). > 1 en 20 (0.051) = no significante < 1 en 20 (0.049) = estadísticamente significante INTERVALOS DE CONFIANZA - PowerPoint PPT Presentation

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Estadística básica

www.bradfordvts.co.uk

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Herramientas EBM - Estadísticas

• Azar - p = 1 en 20 (0.05). • > 1 en 20 (0.051) = no

significante• < 1 en 20 (0.049) =

estadísticamente significante• INTERVALOS DE

CONFIANZA• Es el rango de valores entre

los cuales podemos tener 95% de certeza que este resultado deberá estar si esta intervención fuera aplicada a la población general

Page 3: Estadística básica

Herramientas EBM – Una introducción básica

Azar, sesgo, confusión, variables

COFFEE DRINKING LUNG CANCER

SMOKING

STUDY

CONFOUNDING VARIABLE

Estudio

Beber café Cáncer de pulmón

Tabaquismo

Variable confusora

Page 4: Estadística básica

Tipos de estudio – Formando hipótesis

• Reporte/serie de casos• Transversal/prevalencia mide factores

personales y estados de enfermedad – forma hipótesis – no puede indicar causa-efecto

• Correlacional /ecológico/geográfico prevalencia y/o incidencia en una población con/sin otra población

Page 5: Estadística básica

Tipos de estudio – probando hipótesis

Estudios casos controles

Controls

PopulationCases

YesNo

YesNo

Exposure to Risk Factor

TIME

STUDY

Población

Casos

Controles

Tiempo

Estudio

Exposición a factor de riesgo

NoSíNo

Page 6: Estadística básica

Ejemplo de casos controles – tabaquismo y cáncer de pulmón

EnfermedadCasos Controles

Exposición Si a bExposición No c d

Razón de momios = ad/bc (1 = no asociación, > 1 = posible asociación, < 1 = efecto protector)EnfermedadCasos Controles (ca de pulmón)

Exposición Si 56 230(tabaquismo) No 7 246

La Razón de momios sería 56 x 246 = 13776 = 8.6. 7 x 230 = 1610

Page 7: Estadística básica

Tipos de estudios – Probando hipótesis

• Estudios cohorte

PopulationSample

YesNo

YesNo

Time

Exposed

Not exposed

Población

Muestra Tiempo

Expuestos

No expuestos

Si

No

Si

No

Page 8: Estadística básica

Estudios cohorte Resultado

Sí NoExpuesto a b

No expuesto c d Riesgo atribuible (riesgo absoluto o diferencia de riesgo)“Cual es la incidencia de la enfermedad atribuible a la exposición" Respuesta = a - c.

Riesgo relativo “¿Cuantas veces las personas expuestas es más probable que desarrollen la enfermedad, relativo a las personas no expuestas?" i.e. la incidencia en los expuestos dividida entre la incidencia en los no expuestos Esto es expresado como a/a+ b dividido entre c/c+d

Page 9: Estadística básica

Ejemplo de estudio cohorte

Trombosis de vena profunda (DVT) en usuarias de anticonceptivos orales. (Resultados hipotéticos).

Resultado (DVT) Si No

Expuesto (anticonceptivo oral ) 41 9996 No expuesto (no aco) 7 10009

Estos resultados deben dar un riesgo atribuible de 34 y riesgo relativo de 6 – número grandes

significativamente indican la posibilidad de una asociación real entre exposición y resultado. Sin

embargo, la posibilidad de sesgos surge con frecuencia.

Page 10: Estadística básica

Estudios controlados aleatorizados

Population Sample Time

ImprovedNot improved

Not improvedImproved

Experimental intervention

Comparisonintervention

PoblaciónMuestra

Experimental

Intervención

Control

Comparación

Tiempo

MejoróNo mejoró

No mejoró

Mejoró

Page 11: Estadística básica

Estudio aleatorizado controlado Resultado

Si NoIntervención comparación a bIntervención experimental c d

Reducción Riesgo relativo: “ Cuantos menos pacientes tendrán el resultado medido si tienen tratamiento activo contra la

intervención de comparación” a /a+b - c/c+d

a/a+b

Reducción de riesgo absoluto: “Cuál es el tamaño de este efecto en la población”

a/a+b - c/c+d

Page 12: Estadística básica

Ejemplo de EAC – Estudio 4S

• Angina o infarto del miocardio más de 6 meses antes• Colesterol sérico > 6.2mmol/l• Pacientes excluidos con arritmias e insuficiencia cardiaca• A todos los pacientes se les dio una terapia dietética por 8

semanas• Si el colesterol aún estaba elevado (>5.5) se aleatorizaron

para recibir simvastatin (20mg > 40mg) o placebo• Muerte como resultado o infarto del miocardio ( tiempo

de tratamiento 5.4 años) fueron los resultados.

Page 13: Estadística básica

Ejemplo de EAC – Estudio 4S

Resultado (muerte) Yes No

Intervención comparación (placebo) 256 1967 2223 Intervención experimental (simvastatin) 182 2039 2221

La RRA es (256/2223) - (182/2221) = 0.115 - 0.082 = 0.033. La RRR es 0.033/0.115 = 0.29 o expresada como porcentaje 29%.

1/RRA = Número necesario a tratar.

1/0.033 = 30. i.e. si tratamos 30 pacientes con infarto con sinvastatin como en el

estudio 4s, en 5.4 años habemos prevenido una muerte.

Page 14: Estadística básica

Ejemplo NNT

Intervención Resultado NNTEstreptoquinasa + aspirina vs placebo (ISIS

2) previene 1 muerte a las 5 semanas

20

tPA vs estreptoquinasa (studio GUSTO)

Salva 1 vida con uso de tPA

100

Simvastatin vs placebo en ECC (studio 4S)

Previene 1 evento en 5 años

15

Tratando hypertension en mayors de 60 Previene 1 evento en 5 años

18

Aspirina vs placebo en adultos sanos Previene IM o muerte en 1 año

500

Page 15: Estadística básica

Why are RCTs the “gold standard”Breast cancer mortality in studies of screening with

mammography; women aged 50 and over (55 in Malmo study, 45 in UK)

Relative risk

0.1 0.2 0.5 1.0 2.0

Reduced RR Increased RR

Randomised Trials

Geographical study

Case control studies

HIP

Two County

Malmo

Edinburgh

Stockholm

UK

BCDDP

Nijmegen

Utrecht

Florence

Page 16: Estadística básica

Monitoreo - WILSON & JUNGEN (WHO, 1968)

• ¿Es la enfermedad importante/común?• ¿Hay tratamiento para la enfermedad?• ¿Hay una historia natural conocida y “ventana de

oportunidad” donde el monitoreo pueda detectar la enfermedad en forma temprana con una mjor probabilidad de cura?

• ¿Es la prueba aceptable para los pacientes?• ¿Sensible y específica?• ¿Generalizable?• ¿Barata/costo-efectiva?• ¿Aplica para grupos de alto riesgo?

Page 17: Estadística básica

Monitoreo

EnfermedadPresente Ausente

TEST Positivo A B

Negativo C D

Sensibilidad = a/a+c; especificidad = d/b+d;

Valor predictivo positivo = a/a+b; Valor predictivo negativo = d/c+d.

Page 18: Estadística básica

Valor de EKG con ejercicio en estenosisi de arteria coronaria

Enfermedad

Presente Ausente

Prueba Positiva 137 11

Negativa 90 112

Sensibilidad = a/a+c = 60%; especificidad = d/b+d = 91%;

Valor predictivo positivo = a/a+b = 93%; Valor predictivo negativo = d/c+d = 55%.

Page 19: Estadística básica

Sensibilidades y especificidades para diferentes pruebas

Dependencia o abuso del alcohol (definidas como en grandes investigaciones en pacientes médicos y

ortopédicos)

Sens EspGGT 54% 76%MCV 63% 64%LFTs 37% 81%“SI” a 1 o > of CAGE ? 85% 81%“SI” a 3 o > of CAGE ? 51% 100%

Page 20: Estadística básica

Haciendo sentido de la evidencia – A¿son válidos los resultados?-

i.e. ¿debo creer en ellos?

• ¿Aleatorizados (cuando es apropiado)?• ¿Pérdidas y renuncias a seguir?• ¿Seguimiento completo?• ¿Analizados en los grupos aleatorizados

“intención a tratar”?

Page 21: Estadística básica

Haciendo sentido la evidencia - ¿son estos resultados útiles?-

i.e. ¿debería estar impresionados por ellos, son relevantes para mis pacientes? (Generalizables)

• ¿Qué tan grande fue el efecto del tratamiento?

• ¿Qué tan preciso fue el estimado del efecto del tratamiento?

• ¿Todos los resultados clínicos importantes fueron considerados?

• ¿Los beneficios superan a los riesgos?